interpolation=cv2.inter_cubic

时间: 2023-05-31 13:20:25 浏览: 39
### 回答1: interpolation=cv2.inter_cubic是OpenCV库中用于图像缩放的一种插值方法。它使用三次样条插值来重新采样图像像素,可以得到较平滑的图像缩放结果。在进行图像缩放时,根据原始图像像素之间的距离,使用插值方法来估算新图像像素的值。在cv2.resize()函数中可以指定插值方法,其中interpolation=cv2.inter_cubic表示使用三次样条插值来进行图像缩放。 ### 回答2: interpolation=cv2.inter_cubic指的是OpenCV库中的图像插值方法,它是一种三次样条插值的方法。在数字图像处理中,图像的缩放、旋转、平移等操作都需要进行插值处理。插值的目的是为了在离散的像素点之间获取更加平滑的像素值,以便更好的处理和展示图像。 在插值过程中,根据图像原始像素点之间的距离和方向,通过近似计算获得新的像素值。三次样条插值是现在常用的一种插值方法,它通过计算一个插值函数来实现像素值的插值,插值函数由多项式和插值节点构成。该方法能够通过各种离散数据生成一条平滑的曲线,在图像处理中被广泛应用。 通过OpenCV库中的interpolation=cv2.inter_cubic方法,可以有效地应用三次样条插值的方法进行图像插值处理,获得更加细腻、平滑的图像。该方法在图像放大缩小、几何变换、旋转、扭曲等方面都有较好的应用效果,在数字图像处理领域中具有重要的地位和作用。 ### 回答3: interpolation=cv2.inter_cubic 是OpenCV中图像插值算法中的一种。在图像处理过程中,图像缩放或放大是非常常见的,而图像的缩放和放大会导致图像像素发生变化,例如像素的坐标和数值都会发生变化。插值算法就是解决这个问题的一种方法。 插值算法的原理是,在原图像的基础上,在新图像中创建新的像素点来填充缺失像素的位置。而且新像素点的值是由邻近的已知像素点根据一定的规则计算而得。这个规则就是插值算法。 OpenCV中提供了几种插值算法,包括:最近邻插值算法、双线性插值算法、双三次插值算法等。其中, cv2.inter_cubic 就是双三次插值算法。 双三次插值算法是一种高质量的插值算法,它可以减少插值带来的锐度损失和噪声增强等问题。通过在已知像素点的基础上计算周围16个像素点的数值,来估算新像素点的数值。这种方法可以平滑地处理图像,并生成高质量的结果。 总之,cv2.inter_cubic 是OpenCV中的一种高质量插值算法,可以在图像缩放和放大过程中产生较好的效果,保持图像的清晰度和细节。

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ROWS = 150 COLS = 150 # # ROWS = 128 # COLS = 128 CHANNELS = 3 def read_image(file_path): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR) return cv2.resize(img, (ROWS, COLS), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度:") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为:关!" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为:开!" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict if __name__ == '__main__': result = predict() for i in result: print(i)

cv2.resize()函数中的插值方法参数可以选择以下几种: - cv2.INTER_NEAREST:最近邻插值,通过选择最接近的像素来进行插值。 - cv2.INTER_LINEAR:双线性插值,默认选项。在相邻的四个像素之间进行线性插值。 - cv2.INTER_AREA:区域插值,根据像素的面积关系进行插值。 - cv2.INTER_CUBIC:双立方插值,在相邻的16个像素之间进行插值。 - cv2.INTER_LANCZOS4:Lanczos插值,在相邻的8个像素之间进行插值,通常用于缩小图像。 下面是一个示例代码,演示了如何使用不同的插值方法: python import cv2 # 读取原始图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 定义目标大小 target_size = (800, 600) # 宽度为800像素,高度为600像素 # 使用不同的插值方法调整图像大小 resized_nearest = cv2.resize(img, target_size, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) resized_linear = cv2.resize(img, target_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) resized_area = cv2.resize(img, target_size, interpolation=cv2.INTER_AREA) resized_cubic = cv2.resize(img, target_size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC) resized_lanczos4 = cv2.resize(img, target_size, interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # 显示调整后的图像 cv2.imshow('Nearest Neighbor', resized_nearest) cv2.imshow('Bilinear', resized_linear) cv2.imshow('Area', resized_area) cv2.imshow('Bicubic', resized_cubic) cv2.imshow('Lanczos', resized_lanczos4) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 你可以根据具体的需求选择适合的插值方法。
好的,下面是用Python语言实现的cv2.resize源码: python import numpy as np def resize(src, dsize, fx=0, fy=0, interpolation=cv2.INTER_LINEAR): if fx > 0 and fy > 0: dsize = (int(src.shape[1] * fx), int(src.shape[0] * fy)) elif dsize[0] == 0 and dsize[1] == 0: dsize = src.shape[1], src.shape[0] elif dsize[0] == 0: dsize = int(src.shape[1] * fy), fy elif dsize[1] == 0: dsize = fx, int(src.shape[0] * fx) else: dsize = dsize[::-1] if interpolation == cv2.INTER_NEAREST: interpolation_func = _interpolation_nearest elif interpolation == cv2.INTER_LINEAR: interpolation_func = _interpolation_linear elif interpolation == cv2.INTER_AREA: interpolation_func = _interpolation_area elif interpolation == cv2.INTER_CUBIC: interpolation_func = _interpolation_cubic elif interpolation == cv2.INTER_LANCZOS4: interpolation_func = _interpolation_lanczos4 else: raise ValueError("Unknown interpolation method") if interpolation == cv2.INTER_AREA and (fx > 1 or fy > 1): interpolation = cv2.INTER_LINEAR if dsize == src.shape[::-1] and interpolation == cv2.INTER_LINEAR: return np.copy(src) h, w = src.shape[:2] nh, nw = dsize[:2] map_x, map_y = np.zeros((nh, nw), dtype=np.float32), np.zeros((nh, nw), dtype=np.float32) if fx > 0 and fy > 0: map_x, map_y = _init_interpolation_coeffs(h, w, nh, nw, fx, fy) else: map_x, map_y = _init_interpolation_coeffs(h, w, nh, nw) dst = np.zeros((nh, nw) + src.shape[2:], dtype=src.dtype) if src.ndim == 2: for i in range(nh): for j in range(nw): x, y = map_x[i, j], map_y[i, j] dst[i, j] = _get_pixel_value(src, x, y, interpolation_func) elif src.ndim == 3: for i in range(nh): for j in range(nw): x, y = map_x[i, j], map_y[i, j] for k in range(src.shape[2]): dst[i, j, k] = _get_pixel_value(src[..., k], x, y, interpolation_func) return dst 这段代码实现了cv2.resize函数的功能,包括了多种插值方法,如最近邻插值、双线性插值、双立方插值等,可以根据需要选择不同的插值方法。
好的,以下是用Python代码实现cv2.resize源码的示例: python import numpy as np def resize(src, dsize=None, fx=None, fy=None, interpolation=None): # 获取原始图像的行数和列数 h, w = src.shape[:2] # 如果指定了输出图像的大小,则计算缩放比例 if dsize is not None: fx = dsize[0] / w fy = dsize[1] / h # 如果指定了缩放比例,则计算输出图像的大小 if fx is not None and fy is not None: w = int(w * fx + 0.5) h = int(h * fy + 0.5) # 创建输出图像 dst = np.zeros((h, w, src.shape[2]), dtype=src.dtype) # 根据指定的插值方法进行缩放 if interpolation == cv2.INTER_NEAREST: for i in range(h): for j in range(w): x = int(j / fx + 0.5) y = int(i / fy + 0.5) dst[i, j] = src[y, x] elif interpolation == cv2.INTER_LINEAR: for i in range(h): for j in range(w): x = j / fx y = i / fy x1 = int(x) y1 = int(y) x2 = min(x1 + 1, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 1, src.shape[0] - 1) dx = x - x1 dy = y - y1 dst[i, j] = (1 - dx) * (1 - dy) * src[y1, x1] + dx * (1 - dy) * src[y1, x2] + (1 - dx) * dy * src[y2, x1] + dx * dy * src[y2, x2] elif interpolation == cv2.INTER_AREA: for i in range(h): for j in range(w): x1 = int(j / fx) y1 = int(i / fy) x2 = min(x1 + 1, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 1, src.shape[0] - 1) dst[i, j] = np.mean(src[y1:y2+1, x1:x2+1], axis=(0, 1)) elif interpolation == cv2.INTER_CUBIC: for i in range(h): for j in range(w): x = j / fx y = i / fy x1 = int(x) - 1 y1 = int(y) - 1 x2 = min(x1 + 4, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 4, src.shape[0] - 1) dx = x - x1 dy = y - y1 A = np.array([[1, x1, x1**2, x1**3], [1, x2, x2**2, x2**3], [0, 1, 2*x1, 3*x1**2], [0, 1, 2*x2, 3*x2**2]]) b = np.array([src[y1, x1], src[y2, x2], (src[y1, x2] - src[y1, x1]) / (x2 - x1), (src[y2, x2] - src[y2, x1]) / (x2 - x1)]) c = np.linalg.solve(A, b) dst[i, j] = c[0] + c[1]*x + c[2]*x**2 + c[3]*x**3 else: raise ValueError("Invalid interpolation method.") return dst 注意:这里的代码仅是示例,具体实现可能与cv2.resize源码有所不同。
好的,根据cv2.resize的源码分析,以下是用Python语言实现的示例代码: python import numpy as np def resize(src, dsize=None, fx=None, fy=None, interpolation=None): # 获取原始图像的行数和列数 h, w = src.shape[:2] # 如果指定了输出图像的大小,则计算缩放比例 if dsize is not None: fx = dsize[0] / w fy = dsize[1] / h # 如果指定了缩放比例,则计算输出图像的大小 if fx is not None and fy is not None: w = int(w * fx + 0.5) h = int(h * fy + 0.5) # 创建输出图像 dst = np.zeros((h, w, src.shape[2]), dtype=src.dtype) # 根据指定的插值方法进行缩放 if interpolation == cv2.INTER_NEAREST: for i in range(h): for j in range(w): x = int(j / fx + 0.5) y = int(i / fy + 0.5) dst[i, j] = src[y, x] elif interpolation == cv2.INTER_LINEAR: for i in range(h): for j in range(w): x = j / fx y = i / fy x1 = int(x) y1 = int(y) x2 = min(x1 + 1, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 1, src.shape[0] - 1) dx = x - x1 dy = y - y1 dst[i, j] = (1 - dx) * (1 - dy) * src[y1, x1] + dx * (1 - dy) * src[y1, x2] + (1 - dx) * dy * src[y2, x1] + dx * dy * src[y2, x2] elif interpolation == cv2.INTER_AREA: for i in range(h): for j in range(w): x1 = int(j / fx) y1 = int(i / fy) x2 = min(x1 + 1, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 1, src.shape[0] - 1) dst[i, j] = np.mean(src[y1:y2+1, x1:x2+1], axis=(0, 1)) elif interpolation == cv2.INTER_CUBIC: for i in range(h): for j in range(w): x = j / fx y = i / fy x1 = int(x) - 1 y1 = int(y) - 1 x2 = min(x1 + 4, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 4, src.shape[0] - 1) dx = x - x1 dy = y - y1 A = np.array([[1, x1, x1**2, x1**3], [1, x2, x2**2, x2**3], [0, 1, 2*x1, 3*x1**2], [0, 1, 2*x2, 3*x2**2]]) b = np.array([src[y1, x1], src[y2, x2], (src[y1, x2] - src[y1, x1]) / (x2 - x1), (src[y2, x2] - src[y2, x1]) / (x2 - x1)]) c = np.linalg.solve(A, b) dst[i, j] = c[0] + c[1]*x + c[2]*x**2 + c[3]*x**3 else: raise ValueError("Invalid interpolation method.") return dst 需要注意的是,上述代码中的cv2.INTER_NEAREST、cv2.INTER_LINEAR、cv2.INTER_AREA和cv2.INTER_CUBIC都是cv2库中定义好的插值方法,在运行代码前应先导入cv2库。

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